Statistiche e Big Data

Domande e risposte per le persone interessate alle statistiche, all'apprendimento automatico, all'analisi dei dati, al data mining e alla visualizzazione dei dati

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Perché il termine di polarizzazione in SVM è stimato separatamente, invece di una dimensione aggiuntiva nel vettore feature?
L'hyperplane ottimale in SVM è definito come: w⋅x+b=0,w⋅x+b=0,\mathbf w \cdot \mathbf x+b=0, dove rappresenta la soglia. Se disponiamo di una mappatura che mappa lo spazio di input su uno spazio , possiamo definire SVM nello spazio , dove l'hiperplane ottimale sarà:ϕ Z Zbbbϕϕ\mathbf \phiZZZZZZ w⋅ϕ(x)+b=0.w⋅ϕ(x)+b=0.\mathbf w \cdot \mathbf \phi(\mathbf x)+b=0. …
11 svm  threshold 
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Approssimativo
Stavo leggendo casualmente un articolo (in economia) che aveva la seguente approssimazione per log(E(X))log⁡(E(X))\log(E(X)) : log(E(X))≈E(log(X))+0.5var(log(X))log⁡(E(X))≈E(log⁡(X))+0.5var(log⁡(X))\log(E(X)) \approx E(\log(X))+0.5 \mathrm{var}(\log(X)) , che l'autore dice esatto se X è log-normale (che io conosco). Quello che non so è come ricavare questa approssimazione. Ho provato a calcolare un'approssimazione di Taylor del secondo ordine …
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Perché le misure di dispersione sono meno intuitive della centralità?
Sembra esserci qualcosa nella nostra comprensione umana che crea difficoltà a cogliere intuitivamente l'idea della varianza. In senso stretto la risposta è immediata: la quadratura ci allontana dalla nostra comprensione riflessiva. Ma è solo la varianza che presenta problemi o è l'idea di diffusione nei dati? Cerchiamo rifugio nella gamma, …
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Perché la regressione della cresta non può fornire una migliore interpretabilità rispetto a LASSO?
Ho già un'idea dei pro e dei contro della regressione della cresta e del LASSO. Per LASSO, il termine di penalità L1 produrrà un vettore di coefficienti sparsi, che può essere visto come un metodo di selezione delle caratteristiche. Tuttavia, ci sono alcune limitazioni per LASSO. Se le funzionalità hanno …
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Tracciare risultati che hanno solo deviazione media e standard
Sto cercando di visualizzare un diagramma appropriato per le osservazioni in questa tabella di mezzi e deviazioni standard dei punteggi di richiamo: RichiamareControlloSignificare37SD8SperimentaleSignificare21SD6ControlloSperimentaleSignificareSDSignificareSDRichiamare378216\begin{array} {c|c c|c c|} & \text{Control} & & \text{Experimental} & \\ & \text{Mean} & \text{SD} &\text{Mean} &\text{SD} \\ \hline \text{Recall} & 37 & 8 & 21 & 6 …
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